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뇌종양 감지 기능을 획기적으로 개선한 인텔 및 UPEN 기계 학습

심심해❤️

8 1054 4 2022.12.06 16:56

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뇌종양 감지 기능을 획기적으로 개선한 Intel 및 UPEN 기계 학습 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/12/06/46c39ab099754b31adf16cde03155b79.jpg" alt="퀘이사존"> University of Pennsylvania Perelman School of Medicine 은 연합 ML 또는 줄여서 FL(연합 학습)이라고 하는 일종의 기계 학습을 사용하여 뇌종양 탐지를 개선하는 연구를 수행하기 위해 인텔 연구소 와 협력했습니다. 2년 후, 이 프로젝트는 발견률이 33% 향상되었음을 입증했으며, 이는 조기 발견 및 치료 옵션 안내에 매우 중요하다는 것을 증명할 수 있습니다.
 이 연구는 특히 가장 흔하고 치명적인 성인 뇌종양인 교모세포종을 목표로 삼았습니다. 최근 수십 년 동안 치료 옵션이 확대되었음에도 불구하고 전반적인 생존율은 크게 향상되지 않았습니다. 평균 생존 시간은 표준 치료를 받은 경우 약 14개월 또는 치료하지 않은 경우 4개월입니다. 
기계 학습을 의학 연구에 적용하는 데 있어 가장 큰 과제 중 하나는 환자의 개인 정보를 보호하면서 데이터를 중앙 집중화하는 과정입니다. 모든 데이터가 단일 버킷으로 집계되는 중앙 집중식 학습(CL)과 달리 FL 모델을 사용하면 각 파트너가 데이터를 로컬에 유지할 수 있습니다. FL 모델은 수치 모델 업데이트만 공유하여 여러 사이트 및 조직에 걸쳐 있을 수 있으므로 HIPAA 및 기타 의료 규제 요구 사항을 준수합니다. 이 연구에서는 6개 대륙에 걸쳐 71개 사이트에서 데이터를 수집할 수 있었습니다. 이러한 종류의 글로벌 범위는 현재 100,000명 중 약 3명을 괴롭히는 교모세포종과 같은 희귀 조건을 연구할 때 매우 중요합니다. 
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/12/06/c7c24a25fea72d1c2bb74873e3f2c311.jpg" alt="퀘이사존"> 종양별 영역(종양, 종양 코어, 전체 종양)은 검증 샘플에 대한 DSC를 의미합니다. 
학습 과정 자체는 뇌의 교모세포종의 존재를 밝힐 수 있는 다중 파라메트릭 자기 공명 영상 (mpMRI) 스캔에 적용되었습니다. 이 종양은 3개의 주요 하위 구획으로 구성되며 이러한 경계가 어디에 있는지 구별하는 것은 수술이나 방사선 요법을 포함할 수 있는 치료 과정에 영향을 미칠 수 있습니다. 연구에서는 경계 감지 프로세스를 "다중 매개변수 다중 클래스 학습 문제"로 설명합니다. 
각 참여 사이트는 위치 간에 서로 다른 방법론을 설명할 수 있는 조화 프로세스로 자체 데이터를 준비합니다. mpMRI 스캔은 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine) 형식에서 NIfTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative) 형식으로 변환되어 프로세스에서 환자 식별 정보도 제거합니다. 스캔을 복셀로 매핑하고 정규화하는 몇 가지 추가 처리 후 이미지에서 뇌가 아닌 모든 조직을 제거하기 위해 마스크가 적용됩니다. mpMRI 스캔은 [128, 128, 128] 크기의 패치를 통해 무작위로 샘플링되며, 저자는 최소 11GB의 VRAM 이 있는 개별 GPU의 메모리 내에 맞출 수 있다고 지적 합니다. 
각 협력자가 데이터를 수집하면 공개 초기 모델을 사이트에 전달하여 교육을 수행합니다. 각 사이트는 한 시대 동안 자체 데이터에 대해 학습한 다음 업데이트를 중앙 서버와 공유했습니다. 결과는 각 공동 작업자 데이터의 가중치에 따라 평균을 낸 다음 연합 라운드라고 하는 프로세스를 반복했습니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/12/06/0b646c38b3d088a63732f72b5b27d03c.jpg" alt="퀘이사존"> 연구의 글로벌 규모, 다양성 및 복잡성을 나타냅니다. 
이것은 의료 분야에서 최초의 FL 애플리케이션은 아니지만 현재까지 가장 큰 규모입니다. FL은 이전에 CL에 대해 연구되었으며 "거의 동일한 성능"을 보이는 것으로 나타났습니다. 또한 5개 사이트에서 유방암 분류를 평가하고 20개 사이트에서 X-레이 이미지와 의료 기록을 사용하여 COVID-19 환자의 향후 산소 요구량을 예측하는 데 사용되었습니다. 이 연구는 또한 기계 학습 응용 프로그램에 관계없이 지금까지 연구된 교모세포종 환자의 가장 크고 다양한 데이터 세트를 나타냅니다. 
저자들은 이 연구의 성공으로 희귀 질환 및 소외된 인구에 대한 추가 의료 연구를 가능하게 하고, 합의 모델을 사용하여 교모세포종에 대한 추가 이해를 촉진하고, 직접적인 데이터 공유를 줄이면서 다중 사이트 협업을 개선할 수 있다고 말합니다. Nature 에서 전체 연구 기사를 읽을 수 있습니다 .

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